线性回归(Linear Regression)是是指在统计学中是指在统计学中用来描述一个或者多个自变量和一个因变量之间线性关系的回归模型 公式如下: y=Xβ+ε 其中 y = (y1y2⋮yn) X = (1x11x12⋯x1m1x21x22⋯x2m⋮⋮⋮⋱⋮1xn1xn2⋯xnm) β = (β0β1⋮βm)$ ε = (ε1ε2⋮εn...
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpickle# 创建示例数据X=np.random.rand(100,1)*10y=2.5*X+np.random.randn(100,1)# 数据分割X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_...
(三)线性回归的Python实现 本线性回归的学习包中实现了普通最小二乘和岭回归算法,因梯度法和Logistic Regression几乎相同,也没有特征数>10000的样本测试运算速度,所以没有实现。为了支持多种求解方法、也便于扩展其他解法,linearRegress对象采用Dict来存储相关参数(求解方法为key,回归系数和其他相关参数的List为value)。...
一、基于原生Python实现多元线性回归(Multiple Linear Regression)算法 多元线性回归是一种用于建立多个自变量与因变量之间关系的统计学方法。在多元线性回归中,我们可以通过多个自变量来预测一个因变量的值。每个自变量对因变量的影响可以用回归系数来表示。 在实现多元线性回归算法时,通常使用最小二乘法来求解回归系数。最...
python linear python linearregression score 直接就进入代码环节了哈!由于我在pycharm 上写的代码有点长,展示的结果有点很多。为了给各位看的清楚,就分段进行展示程序和结果 这是头文件需要的库 import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm...
我们的目标和单变量线性回归问题中一样,是要找出使得代价函数最小的一系列参数。多变量线性回归的批量梯度下降算法为: 求导数后得到: (3)向量化计算 向量化计算可以加快计算速度,怎么转化为向量化计算呢? 在多变量情况下,损失函数可以写为: 对theta求导后得到: ...
(X, y, test_size=0.4, random_state=1) # 创建线性回归对象reg = linear_model.LinearRegression() # 使用训练集训练模型reg.fit(X_train, y_train) # 回归系数print('Coefficients: \n', reg.coef_) # 方差分数:1表示完美预测print('Variance score: {}'.format(reg.score(X_test, y_test))) ...
02_python_linear_regression importnumpyasnp#NumPy, a popular library for scientific computing importmatplotlib.pyplotasplt#Matplotlib, a popular library for plotting data plt.style.use('./deeplearning.mplstyle') # x_train is the input variable (size in 1000 square feet)...
Machine learning with python Linear Regression 数据来自cs229Problem Set 1 (pdf)Data:q1x.dat,q1y.dat,q2x.dat,q2y.datPS1 Solution (pdf) 从左上往右下 batchGradientDescent的cost随迭代次数的增加而下降,和收敛结果 stochasticGradientDescent的cost随迭代次数的增加而下降,和收敛结果 ...
Python 机器学习LinearRegression （线性回归模型）（附源码）LinearRegression （线性回归） 1.线性回归简介 线性回归定义： 我个⼈的理解就是：线性回归算法就是⼀个使⽤线性函数作为模型框架（y =w ∗x +b ）、并通过优化算法对训练数据进⾏训练、最终得出最优（全局最优解或局部最优）参数的过程。y...